隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)價(jià)值的深度應(yīng)用成為助力企業(yè)發(fā)展的重要源動(dòng)力。在企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、深化數(shù)據(jù)開發(fā)、保障數(shù)據(jù)安全成為釋放數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和升級(jí)起著至關(guān)重要的作用。
基于此，CIO時(shí)代、新基建創(chuàng)新研究院聯(lián)合霍因科技推出”霍因安全觀”系列線上微課堂，詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)安全治理的方法論、先進(jìn)技術(shù)、典型案例及實(shí)踐成果，展現(xiàn)數(shù)據(jù)安全治理的全生命周期管理，助力企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級(jí)。
第二期【霍因安全觀】系列微課堂，我們來詳細(xì)了解AI全域敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)在工業(yè)制造中的杰出表現(xiàn)。
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工業(yè)制造數(shù)據(jù)治理面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)
近年來，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的不斷深化，在工業(yè)領(lǐng)域加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理的重要性日益突出。然而，工業(yè)領(lǐng)域信息化起步相對(duì)較晚，工業(yè)數(shù)據(jù)也更為復(fù)雜，涉及研發(fā)、生產(chǎn)、管理、運(yùn)維、服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)，因而數(shù)據(jù)管理工作的推進(jìn)也相對(duì)滯后。
隨著工業(yè)制造數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長，給數(shù)據(jù)治理工作帶來巨大壓力。傳統(tǒng)人工方式做數(shù)據(jù)的清洗、分辨與調(diào)優(yōu)使治理工作耗時(shí)冗長，帶來高昂的人力成本，且愈發(fā)難以滿足智能應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)在規(guī)模量與質(zhì)量的高要求，傳統(tǒng)的人工數(shù)據(jù)治理工作已變得捉襟見肘。
與其他行業(yè)類似，工業(yè)數(shù)據(jù)管理工作的重點(diǎn)是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、促進(jìn)數(shù)據(jù)互操作，為工業(yè)智能提供高質(zhì)量、高可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源。
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工業(yè)制造企業(yè)數(shù)據(jù)治理的取勝關(guān)鍵——數(shù)據(jù)的分類分級(jí)
人工智能技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)是互聯(lián)、實(shí)時(shí)與智慧，運(yùn)用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)管理者做決策，人工智能在先進(jìn)制造業(yè)領(lǐng)域具有非常大的應(yīng)用潛力。
在工業(yè)制造企業(yè)，人工智能技術(shù)應(yīng)用包含了智能發(fā)現(xiàn)，智能分類分級(jí)的資產(chǎn)化以及智能打標(biāo)等多層次的核心能力。數(shù)據(jù)分類在數(shù)據(jù)管理中應(yīng)以企業(yè)業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，根據(jù)業(yè)務(wù)基因來實(shí)現(xiàn)包含域、組、數(shù)據(jù)類型的劃分。
一方面，數(shù)據(jù)分級(jí)需要滿足在數(shù)據(jù)全生命周期中安全合規(guī)的使用數(shù)據(jù)這一基礎(chǔ)要求；另一方面，企業(yè)需要對(duì)《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》等相關(guān)法律法規(guī)（包含行標(biāo)、團(tuán)標(biāo)、企標(biāo)）進(jìn)行遵從。因此，在充分理解分類分級(jí)的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)分級(jí)分類成為數(shù)據(jù)采集的一個(gè)階段性成果。
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工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)分類一般可分為五個(gè)大域（參考見：工業(yè)數(shù)據(jù)分級(jí)分類指南第六條）：
研發(fā)域：設(shè)計(jì)（CAD）、仿真分析、工業(yè)軟件開發(fā)、系統(tǒng)測試等。
生產(chǎn)域：制造執(zhí)行系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集和監(jiān)視、控制系統(tǒng)、工藝狀態(tài)數(shù)據(jù)庫中的控制信息、工藝參數(shù)、系統(tǒng)日志等。
管理域：生產(chǎn)管理系統(tǒng)中的預(yù)算管理、運(yùn)行管理、生產(chǎn)管理、訂單系統(tǒng)等。
運(yùn)維域：維修管理、備品備件等。
外部域：第三方支持的統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)或者發(fā)電計(jì)劃等交互數(shù)據(jù)。
根據(jù)不同類別工業(yè)數(shù)據(jù)遭篡改、破壞、泄露或非法利用后，可能對(duì)工業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)效益等帶來的潛在影響，將工業(yè)數(shù)據(jù)分為一級(jí)、二級(jí)、三級(jí)等3個(gè)級(jí)別（參考見：工業(yè)數(shù)據(jù)分級(jí)分類指南）：
三級(jí)數(shù)據(jù)：易引發(fā)特別重大生產(chǎn)安全事故或突發(fā)環(huán)境事件，或造成直接經(jīng)濟(jì)損失特別巨大；對(duì)國民經(jīng)濟(jì)、行業(yè)發(fā)展、公眾利益、社會(huì)秩序乃至國家安全造成嚴(yán)重影響。
二級(jí)數(shù)據(jù)：易引發(fā)較大或重大生產(chǎn)安全事故或突發(fā)環(huán)境事件，給企業(yè)造成較大負(fù)面影響，或直接經(jīng)濟(jì)損失較大；引發(fā)的級(jí)聯(lián)效應(yīng)明顯，造成行業(yè)及行業(yè)周邊影響持續(xù)，導(dǎo)致供應(yīng)商、客戶資源和個(gè)人信息大量泄漏；恢復(fù)工業(yè)數(shù)據(jù)所需付出代價(jià)較大。
一級(jí)數(shù)據(jù)：對(duì)工業(yè)設(shè)備、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)運(yùn)行影響小給企業(yè)造成負(fù)面影響小或者經(jīng)濟(jì)損失少受影響的用戶和企業(yè)少，繼續(xù)時(shí)間短恢復(fù)工業(yè)數(shù)據(jù)或者消除負(fù)面時(shí)間短，代價(jià)小。
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工業(yè)制造企業(yè)數(shù)據(jù)安全治理“利器”——霍因.海石
如今數(shù)據(jù)不再局限于傳統(tǒng)數(shù)字形式的認(rèn)知，由結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)延伸到半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)范疇?；粢蚩萍甲鳛閿?shù)據(jù)安全治理領(lǐng)域中的新銳力量，打造出海石數(shù)據(jù)治理安全平臺(tái)的三大核心能力，有效地減少了人工干預(yù)，進(jìn)行輕量化部署，實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)的全量、全景的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、控制。
? 通過AI全域的能力，對(duì)復(fù)雜的工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行有序的資產(chǎn)化梳理，提升對(duì)數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)并分級(jí)分類能力，為客戶安全生產(chǎn)使用提供支撐AI發(fā)現(xiàn)；
? 通過動(dòng)態(tài)知識(shí)庫的建立與智能分類器能力，減少人為參與，提高效率及準(zhǔn)確率；
?統(tǒng)一倉管理實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分角色、分場景、分?jǐn)?shù)據(jù)類型、分安全級(jí)別的通過管控和安全能力賦予，安全合規(guī)的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。
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AI全域敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用實(shí)例——電力工業(yè)制造企業(yè)
在“十四五”規(guī)劃下，我國電力行業(yè)逐步進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段。先進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施和海量的數(shù)據(jù)，為電力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。電力在能源的中心地位不斷提升，促使保障電力安全成為能源安全新戰(zhàn)略的核心要素，是電力行業(yè)踐行總體國家安全觀的迫切需要。如何更好地利用數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的安全性成為電業(yè)工業(yè)制造企業(yè)現(xiàn)階段關(guān)注的重點(diǎn)。
圖一：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全，各個(gè)階段預(yù)計(jì)成果
霍因科技數(shù)據(jù)治理安全平臺(tái)為了更好地滿足數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的要求，整合了人工智能技術(shù)（NLP、NLU等）為實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)治理提供強(qiáng)有力工具。平臺(tái)為客戶提供了以安全合規(guī)，安全使用數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型；通過AI全域敏感智能識(shí)別，對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)能力積累和安全法規(guī)的理解和導(dǎo)入，通過智能引擎和智能分類器的不斷優(yōu)化，完整實(shí)現(xiàn)了客戶數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化過程，建立了一套完整數(shù)據(jù)安全基礎(chǔ)平臺(tái)，為數(shù)據(jù)全生命周期管理邁出最夯實(shí)的第一步。
圖二：霍因.海石數(shù)據(jù)治理安全平臺(tái)實(shí)例
首先，通過前置數(shù)據(jù)源管理與業(yè)務(wù)部門配合進(jìn)行數(shù)據(jù)環(huán)境摸底，進(jìn)行全域數(shù)據(jù)智能掃描發(fā)現(xiàn)敏感信息；
其次，通過AI、動(dòng)態(tài)庫及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)建立智能數(shù)據(jù)分級(jí)分類從而實(shí)現(xiàn)AI自動(dòng)化敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與打標(biāo)，
然后，在控制端通過數(shù)據(jù)安全API時(shí)遷數(shù)據(jù)外發(fā)。
由此可見，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與分類分級(jí)是持續(xù)性的工作，需要針對(duì)新業(yè)務(wù)、新數(shù)據(jù)等通過AI與NLP進(jìn)行持續(xù)規(guī)范化管理。
圖三：分級(jí)分類成果展示
關(guān)于霍因科技
霍因科技是一家專注在為企業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)安全的方案/服務(wù)提供商。服務(wù)聚焦于安全合規(guī)驅(qū)動(dòng)下的數(shù)據(jù)治理方案，采用場景化能力復(fù)用及機(jī)器學(xué)習(xí)能力，將數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)安全管理能力融合。
霍因科技為眾多政企客戶提供實(shí)踐數(shù)據(jù)管理及安全合規(guī)方案：從客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的咨詢、法規(guī)理解和導(dǎo)入著手，基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與大數(shù)據(jù)湖倉技術(shù)為企業(yè)構(gòu)建安全的數(shù)據(jù)管理環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)基于生態(tài)的全面安全控制。霍因科技在安全驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)治理方面的優(yōu)勢：
1. 全域：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文件/音視頻）
2. 全場景：個(gè)人隱私數(shù)據(jù)、企業(yè)數(shù)據(jù)（商業(yè)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)...）
3. 全鏈路：數(shù)據(jù)在采集、存儲(chǔ)、處理、交換、管理等全鏈路上的安全管理
